Achieving restoration, conservation and poverty alleviation goals through Indonesia’s community forests

Technisches Resümee: Erreichung von Wiederherstellungs-, Erhaltungs- und Armutsbekämpfungszielen durch Indonesiens Gemeinschaftswälder

Problemstellung
Globale flächenbasierte Wiederherstellungsziele, wie sie etwa im Rahmen des Globalen Biodiversitätsrahmens oder der Bonn Challenge stehen, scheitern häufig an einer effektiven Skalierung, da sie kritische Zielkonflikte zwischen Klimaschutz, dem Erhalt der Biodiversität und der Armutsbekämpfung vernachlässigen. Ohne räumlich explizite Orientierung riskieren Wiederherstellungsinitiativen zu Interventionen zu werden, die lokale Bevölkerungsgruppen marginalisieren, oder zu Strategien, die Kohlenstoffvorräte und Biodiversität untergraben. Indonesien stellt eine entscheidende Fallstudie dar: Während das Land mit einem ambitionierten Programm zur sozialen Forstwirtschaft Pionierarbeit geleistet hat, das darauf abzielt, 14,1 Millionen Hektar Wald in die gemeinschaftliche Bewirtschaftung umzuwandeln, ist die nationale Umsetzung ungleichmäßig verlaufen. Bis 2022 wurden lediglich etwa 5 Millionen Hektar zugewiesen, primlich durch reaktive, administrative Prozesse, denen es an einem systematischen Rahmen mangelt, um die räumliche Verteilung zur gleichzeitigen Optimierung sozio-ökologischer Vorteile zu steuern. Infolgedessen besteht das Risiko, dass das Programm zwar flächenbasierte Ziele auf dem Papier erfüllt, aber die beabsichtigten Synergien für Klima, Natur und Menschen nicht realisiert.

Methodik
Die Autoren entwickelten einen Rahmen zur Multi-Ziel-Räumlichen Optimierung, um vorrangige Gebiete für neue Lizenzen der sozialen Forstwirtschaft über 10,89 Millionen Hektar geeigneten Landes innerhalb der 81.912 Verwaltungseinheiten indonesischer Dörfer zu identifizieren. Die Studie nutzte die offizielle Indikative Karte der sozialen Forstwirtschaft (PIAPS) als Entscheidungsraum.

Der Rahmen integrierte drei hochauflösende räumliche Ebenen, die Kernziele repräsentieren:

1. Kohlenstoffbindung und Wiederherstellungseignung: Abgeleitet aus PALSAR- und Sentinel-Satellitendaten (2018), zielte diese Ebene auf Landschaften mit „intermediärer Störung“ ab, um das Potenzial für Biomassezuwachs zu maximken. Hyper-degradierte Gebiete (unterhalb eines Schwellenwerts von 74 t ha⁻¹) wurden ausgeschlossen, um die ökologische Lebensfähigkeit und wirtschaftliche Effizienz zu gewährleisten.
2. Biodiversitätserhalt und ökologische Repräsentativität: Diese Ebene kombinierte Verteilungsdaten für 311 bedrohte terrestrische Wirbeltierarten (aus dem IUCN und BirdLife International) mit der Landsystemkarte Indonesiens. Sie priorisierte kritische Habitate und stellte eine breite Repräsentation über diverse Boden-, Lithologie- und Ökosystemprofile sicher.
3. Multidimensionale Armutsbekämpfung: Unter Verwendung der Volkszählung der Dorfpotenziale (PODES) aus dem Jahr 2018 kartierte diese Ebene sozioökonomische Deprivation mittels eines 15-Indikatoren-Index, der Gesundheit, Bildung, Lebensstandard, Infrastruktur und sozialen Zusammenhalt abdeckt.

Die Autoren verwendeten einen räumlichen Optimierungsansatz zur Minimierung des Fehlbetrags (unter Verwendung des prioritizr-Pakets in R und des Gurobi-Solvers), um Spannungen zwischen diesen Zielen zu lösen. Sie formulierten ein Problem der maximalen Abdeckung, um den Schutz räumlicher Merkmale unter Einhaltung fester flächenbasierter Budgets zu maximieren. Die Analysen wurden auf Provinzebene durchgeführt und auf regionaler sowie nationaler Ebene aggregiert. Die Studie untersuchte die Pareto-Front durch Variation der Gewichtungen von Wiederherstellungs-, Biodiversitäts- und Armutsbekämpfungszielen, um zu identifizieren, wie sich die Prioritätsgebiete unter verschiedenen politischen Präferenzen verschieben. Eine Grenzstrafe (Boundary Penalty) wurde angewandt, um eine hochgradig fragmentierte Auswahl der Planungseinheiten zu verhindern.

Wesentliche Ergebnisse

• Optimierungsdividende: Die strategische Zielsteuerung auf die am höchsten bewerteten 10 % des geeigneten Landes liefert im Vergleich zur Zufallszuweisung einen zusätzlichen Gewinn von 23 % bei kombinierten Wiederherstellungs-, Erhaltungs- und sozialen Vorteilen. Diese Leistung ist doppelt so hoch wie bei einer Zufallsauswahl.
• Provinzielle Variation: Das Potenzial der sozialen Forstwirtschaft zur Erzielung von Ergebnissen variiert je nach Region erheblich. Beispielsweise sichert die Zuweisung von Lizenzen an die obersten 10 % des vorrangigen Landes in Südsumatra zusätzlich 3,7 Mt oberirdische Biomasse und deckt 8 % mehr Artenlebensräume ab als eine Zufallszuweisung, während gleichzeitig die am stärksten sozioökonomisch benachteiligten Gemeinschaften profitieren.
• Regionale Archetypen: Die Aggregation der Ergebnisse zeigt deutliche strategische Profile über den Archipel verteilt:
  • Westindonesien (Sumatra und Kalimantan): Diese Regionen fungieren als primäre Motoren für gleichzeitige Gewinne in der Wiederherstellung, der Biodiversität und der Armutsbekämpfung. Hier liefert die gezielte Lizenzierung außerordentliche Erträge für Klima, Natur und Menschen.
  • Ostindonesien (Papua und Maluku): In diesen Bastionen der Erhaltung mit weitgehend intakten Primärwäldern ist der marginale Beitrag der sozialen Forstwirtschaft zum neuen Schutz der Biodiversität geringer. Der strategische Wert liegt hier stattdessen in der Sicherung von Landrechten, reparativer Gerechtigkeit und dem präventiven Schutz gegen zukünftige industrielle Zwänge.
• Aktuelle vs. optimierte Allokation: Der derzeitige reaktive Ansatz bei der Lizenzvergabe versäumt es, signifikante Potenziale zu erfassen. In Südsumatra erfasst eine Zufallsauswahl von 10 % des geeigneten Landes im Vergleich zur optimierten Lösung nur 41 % des Waldwiederherstellungspotenzials, 71 % der Vorteile der Armutsbekämpfung und 45 % des Biodiversitätswerts.

Bedeutung und Thesen
Das Paper argumentiert, dass das Erreichen synergetischer sozialer und ökologischer Ergebnisse fundamental von einem bewussten räumlichen Design abhängt und nicht bloß von der Erhöhung des Volumens der zugewiesenen Landflächen. Die Autoren behaupten, dass ihr Rahmenwerk einen skalierbaren Fahrplan bietet, um ambitionierte Wiederherstellungsversprechen in sozial legitimierte und ökologisch wirksame Landnutzungspolitiken zu transformieren.

Zu den wesentlichen Beiträgen gehören:

• Aufzeigen der „Optimierungsdividende“: Der Nachweis, dass ein kleiner Teil des Landes überproportionale Erträge erzielen kann, wenn er strategisch ausgewählt wird, wodurch Investitionen in die gemeinschaftsgeführte Erhaltung abgesichert werden.
• Kontextgerechte Strategie: Ein Abkehr vom „Einheitsansatz“ durch die Identifizierung regionaler Archetypen, in denen sich die Rolle der sozialen Forstwirtschaft von der Wiederherstellung (im fragmentierten Westen) hin zur Sicherung von Landrechten (im intakten Osten) verschiebt.
• Politische Relevanz: Bereitstellung von Evidenz, um den Übergang von einer administrativen, auf Bequemlichkeit basierenden Lizenzierung hin zu einer datengesteuerten Priorisierung zu unterstützen. Dies ist entscheidend für die Erreichung des indonesischen Ziels für 2029 sowie des globalen „30x30“-Biodiversitätsziels, indem die soziale Forstwirtschaft als effektives „Andere Effektive Flächenbasierte Erhaltungsmaßnahmen“ (OECM) positioniert wird.

Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass ambitionierte Ziele notwendig, aber ohne räumliche Disziplin nicht ausreichend sind. Durch die Klärung der Frage, wo Interventionen am wichtigsten sind, ermöglicht dieser Rahmen einen Wechsel hin zu einem Waldmanagement-Paradigma, das lokale und indigene Rechte mit Klima- und Biodiversitätszielen in Einklang bringt und sicherstellt, dass heute erteilte Lizenzen auch in Zukunft ökologisch lebensfähig und sozial legitim bleiben.